Dimon94

Crear skills efectivos requiere pruebas sistemáticas y diseño basado en persuasión. Este skill enseña la metodología RED-GREEN-REFACTOR para documentación, ayudándote a construir skills a prueba de fallos que los agentes siguen incluso bajo presión.

Los agentes de IA a menudo reclamaciones de éxito sin verificación real. Esta habilidad evita afirmaciones de finalización falsas al requerir comandos de verificación recientes y evidencia antes de cualquier afirmación de éxito. Aplica disciplina para ejecutar pruebas reales, mostrar códigos de salida y documentar pruebas.

Las habilidades de Claude Code proporcionan orientación y aplicación automatizadas para asistentes de IA. Esta habilidad te enseña a crear habilidades de activación automática con activadores, hooks y barreras de seguridad para mejorar el comportamiento de la IA. Construye habilidades que se activen cuando se detecten temas o archivos específicos.

Los lanzamientos manuales de npm a menudo conducen a desajustes de versión entre package.json, etiquetas de git y registros de cambios. Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo paso a paso que mantiene todos los marcadores de versión en perfecta sincronización para una publicación segura y consistente.

Escribir código frontend React/TypeScript sin patrones consistentes conduce a problemas de mantenimiento y errores. Esta skill proporciona directrices de desarrollo completas con ejemplos de código para componentes, obtención de datos, enrutamiento, estilos y optimización de rendimiento utilizando patrones modernos de React.

Los proyectos frecuentemente carecen de documentación para las estructuras de directorios. Esta skill genera automáticamente archivos CLAUDE.md con tablas de responsabilidad de archivos cuando se crean o modifican directorios, manteniendo la documentación sincronizada con la arquitectura del código.

Los flujos de trabajo de codificación con IA a menudo omiten pruebas o las escriben después del código, lo que führt a funcionalidad sin probar y errores ocultos. Esta habilidad aplica la Ley de Hierro del TDD: ningún código de producción hasta que exista una prueba fallida. Proporciona puntos de control de aplicación, protocolos de registro de errores y prevención de racionalización para garantizar que cada característica tenga cobertura de prueba adecuada.

Los comentarios de revisión de código pueden ser incorrectos o desacertados. Esta habilidad proporciona un proceso sistemático de 3 pasos para verificar comentarios, hacer preguntas aclaratorias y responder apropiadamente, asegurando rigor técnico sobre cumplimiento ciego.

Después de terminar el trabajo de desarrollo, elegir cómo integrar los cambios puede no estar claro. Esta skill proporciona una matriz de decisión y orientación paso a paso para ayudarte a seleccionar el enfoque correcto para completar tu rama.

Los desarrolladores a menudo adivinan las correcciones de errores, lo que lleva a regresiones y pérdida de tiempo. Esta habilidad impone un riguroso proceso de depuración de 4 fases que requiere investigación de causa raíz antes de cualquier cambio de código.

Los equipos a menudo comienzan a construir antes de entender el verdadero problema. Esta habilidad transforma ideas vagas en requisitos claros a través de una conversación estructurada. Captura la intención original, explora múltiples enfoques y documenta decisiones para trazabilidad.

Al trabajar en tareas largas con muchas llamadas a herramientas, los asistentes de IA a menudo olvidan el objetivo original ya que se elimina de la ventana de contexto. Esta habilidad proporciona un protocolo que fuerza la lectura de documentos centrales en momentos críticos para mantener el objetivo del proyecto en primer plano.

Los encabezados de archivo inconsistentes dificultan la navegación y el mantenimiento de las bases de código. Esta habilidad proporciona plantillas de comentarios @input/@output/@pos estandarizadas para archivos TypeScript, Python y Shell para documentar dependencias y propósito.

Los equipos a menudo marcan las tareas de implementación como completadas antes que las pruebas, rompiendo los principios del Desarrollo Guiado por Pruebas. Este guardrail bloquea violaciones en tiempo real detectando cuando las tareas de implementación se marcan antes que las tareas de prueba correspondientes.

La nomenclatura inconsistente de archivos crea confusión y ralentiza a los equipos de desarrollo. Esta skill proporciona convenciones estandarizadas para nombrar archivos, organizar directorios y formatear metadatos YAML en flujos de trabajo de desarrollo impulsados por IA.

Los equipos tienen dificultades para recordar y aplicar las reglas del flujo de trabajo de desarrollo de manera consistente. Esta habilidad proporciona acceso rápido a los 10 Artículos Constitucionales, las Puertas de Fase -1 y respuestas a escenarios comunes de la Constitución CC-DevFlow v2.0.0.

Evitar que contenido no compliant se guarde en la documentación del proyecto. Este guardrail hace cumplir las reglas de la Constitución CC-DevFlow detectando implementaciones parciales y secretos codificados en tiempo real durante la edición de archivos.

CC-DevFlow proporciona flujos de trabajo estructurados pero los usuarios a menudo luchan por saber qué comando usar a continuación. Este skill de orquestación enruta a los usuarios al comando de flujo de trabajo correcto y al agente especializado según la fase actual del proyecto y el tipo de tarea.

El código backend se vuelve inconsistente y difícil de mantener sin patrones claros. Esta habilidad proporciona pautas completas para arquitectura en capas, manejo de errores, validación y pruebas para microservicios Node.js/Express/TypeScript.